这里有一份机器学习 如何学习人工智能 (这里有一份机会英语)
雷锋网 AI 开发者按，在 AI2，员工的人工智能和机器学习资源和咖啡一样多。因此，经常有技术和非技术的朋友向他们咨询如何获得关于人工智能的资源，这些朋友渴望了解更多关于这个热门话题的信息。这并不是说这些人不会在谷歌上搜索，而是因为网上的资源太多了，很难分辨哪些是好的，哪些是不好的；什么是基本的介绍，什么是高级进阶所需要的。
作为回应，AI2 的工作人员列出了一份高质量资源的简要清单。为了简洁，他们放弃了一部分资源的完整性。但是，他们正在 AI2 维护这些资源的「活动文档」，因此如果你有什么意见，请在评论部分指出来，他们将不定期的更新和完善列表。
如果你是工程师，可以向下滚动，在下一节中找到技术资源。
非技术资源
如果你想要看下人工智能的简单介绍，请看 MIT Technology Review 的摘要：
这个总结可以和机器学习术语的概述一起学习： What is Machine Learning?
这两本书的作者都是 Karen Hao，书中有很多漂亮的流程图来加深你的理解，这是这两本书的一大特色。
为了全面了解人工智能及其应用，推荐 Andrews Ng's 的 AI for EveryONE Coursera 系列课程。
打破人工智能的一些过分追捧
下面推荐 Oren Etzioni 的热门文章，这几篇文章都很简短：
如果你想要更深入的了解，麻省理工学院教授 Erik Brynjolfsson 和 Andrew McAfee 的这篇发表在哈佛商业评论文章会很合适，这篇综述非常具有洞察力： The Business of ArtifiCIAl Intelligence 。
关于监管和道德问题，我们建议阅读：
进一步阅读
最后，这里推荐两本优秀的书，这两本书概述了该领域及其对未来的影响：
工程技术资源
如果需要最基础的介绍，工程师可以从 AI2 团队成员准备的这些人工智能概述开始：
如果要更深入地了解，推荐 UW 教授 Pedro Domingos 的这篇有见地的评论文章： A Few Useful Things to Know about Machine Learning
培养自己的机器学习技能
许多人推荐在线课程，包括：
对于深度学习，我们推荐以下内容：
斯坦福大学和 CMU 在的在线课程材料：
附加技术资源
如果此列表不足以满足你的需求，请参阅 Aditya Gupta 提供的其他资源： Best Resources to learn AI, Machine Learning & target="_blank">Data science from Scratch: First Principles with Python 这本书。请注意使用第二版（第一版就有很多正面评论！）。
最后，这里是 Joel 在 tweet 上的一条实用注释：
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